Learn Cog Tool Free

SKILL.md

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slug: learn-cog-tool-free
name: learn-cog-tool-free
version: 1.0.0
displayName: 认知学习工具（免费版）
summary: 基于认知科学的学习增强工具，支持间隔重复、主动回忆与知识图谱构建。
license: Proprietary
edition: free
description: '认知学习工具 - （免费版）


  核心能力: 认知学习, 间隔重复, 主动回忆, 闪卡, SM-2, FSRS, 认知负荷, 记忆曲线


  适用场景: 个人用户日常使用，核心功能覆盖基础需求


  差异化: 精简版，适合个人用户快速上手，提供核心功能与基础用法


  适用关键词: 认知学习, 间隔重复, 主动回忆, 闪卡, SM-2, FSRS, 认知负荷, 记忆曲线'
tags:
- 认知学习
- 间隔重复
- 主动回忆
- 知识图谱
tools:
- - read
- exec
homepage: https://skillhub.cn
pricing_tier: L2
pricing_model: per_use
suggested_price: 19.9
tools: ["read", "write", "exec"]
tags: "工具,效率,自动化"
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# 认知学习工具（免费版）

## 概述

认知学习工具是针对学习教育领域的专业化AI辅助工具。免费版面向个人用户，提供核心功能与基础用法，适合快速上手和日常使用。

本工具经过深度优化，增强元数据和适用关键词，完全适配SkillHub平台规范。

## 核心能力

间隔重复算法、主动回忆训练、知识图谱构建、认知负荷管理、学习分析、记忆曲线追踪

### 核心能力(补充)
执行核心能力操作,使用`input_params`参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作。

- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作
### 基础功能完整覆盖
基础功能完整覆盖

**输入**: 用户提供基础功能完整覆盖所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析基础功能完整覆盖的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回基础功能完整覆盖的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

### 简洁易用的操作接口
简洁易用的操作接口

**输入**: 用户提供简洁易用的操作接口所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析简洁易用的操作接口的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回简洁易用的操作接口的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

### 标准格式输入输出
标准格式输入输出

**输入**: 用户提供标准格式输入输出所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析标准格式输入输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回标准格式输入输出的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

### 快速上手
快速上手，零配置即可使用

**输入**: 用户提供快速上手所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析快速上手的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回快速上手的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

### 适合个人日常使用场景
适合个人日常使用场景

**输入**: 用户提供适合个人日常使用场景所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析适合个人日常使用场景的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回适合个人日常使用场景的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

**输入**: 用户提供核心能力所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析核心能力的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回核心能力的响应数据,包含状态码、结果和日志。
**技术实现要点**：核心能力基于`input_params`参数与`output_format`配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过`config_options`进行运行时配置。
**能力覆盖范围**：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：基于认知科学的学、习增强工具、支持间隔重复、主动回忆与知识图、认知学习工具、免费版等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

## 使用场景

### 场景1：间隔重复学习

基于遗忘曲线自动安排复习时间点。**示例指令**：`

`安排我的复习计划

**操作流程**：
1. 识别用户需求类型
2. 加载对应处理模块
3. 执行操作并返回结果

### 场景2：主动回忆训练

通过闪卡和测验进行主动回忆训练。**示例指令**：`

`生成微服务闪卡

### 场景3：认知负荷分析

分析学习内容的认知负荷并优化。**示例指令**：`

`分析这个课程的学习负荷

## 快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

### 环境准备

## 输入格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | 认知学习工具（免费版）处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |

```bash
# 确保Python环境可用
python3 --version
# ...
# 依赖说明
pip install requests
```

### 基础用法

```python
# 间隔重复基础（简化SM-2算法）
from datetime import datetime, timedelta
# ...
def schedule_review(quality, repetitions, interval, ease_factor):
    """SM-2间隔重复算法"""
    if quality < 3:
        repetitions = 0
        interval = 1
    else:
        if repetitions == 0:
            interval = 1
        elif repetitions == 1:
            interval = 6
        else:
            interval = round(interval * ease_factor)
        repetitions += 1
    ease_factor = max(1.3, ease_factor + 0.1 - (5 - quality) * 0.08)
    next_review = datetime.now() + timedelta(days=interval)
    return {
        "repetitions": repetitions,
        "interval": interval,
        "ease_factor": round(ease_factor, 2),
        "next_review": next_review.isoformat()
    }
# ...
result = schedule_review(quality=4, repetitions=2, interval=6, ease_factor=2.5)
print(f"下次复习: {result['next_review']}")
print(f"间隔: {result['interval']}天")
```

### 执行结果

完成上述代码后，将根据输入参数返回结构化响应。免费版支持单次任务，适合解析单个文件或任务。

## 示例

```yaml
cognitive_learning:
  algorithm: SM-2
  review_interval: adaptive
  card_format: text
```

### 配置说明

| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|:-----|:-----|:-----|
| 基础路径 | 工作目录 | `./` |
| 输出格式 | 结果输出格式 | `json` |

## 最佳实践

### 基础使用建议

1. **明确需求**：在使用前明确需要处理的内容和期望结果
2. **检查输入**：确保输入文件格式正确、内容完整
3. **保存结果**：处理完成后及时保存输出结果
4. **定期清理**：定期清理临时文件
5. **错误处理**：遇到错误时检查输入参数

### 性能优化

```python
# 免费版：单文件优化
# 确保输入文件不超过建议大小
# 处理完成后释放资源
```

## 常见问题

### Q1: 处理速度较慢怎么办？

A: 免费版为单线程处理，对于大文件建议分批处理或升级到专业版获得并行处理能力。

### Q2: 支持的文件格式有哪些？

A: 支持标准格式输入输出，常见格式包括JSON、YAML、Markdown等。

### Q3: 如何获取API Key？

A: 本skill基于Markdown指令规范，无需额外API Key。如需外部服务API，请参考对应服务的注册流程。

### 已知限制

A: 免费版支持单次操作，适合个人日常使用。如需批量处理或高级功能，建议升级到专业版。

## 依赖说明

### 运行环境
- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux
- **Python版本**: 3.8+

### 第三方依赖

| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---:|---:|---:|---:|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |

### API Key 配置
- 本skill基于Markdown指令规范，无需额外API Key

### 可用性分类
- **分类**: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent完成操作
- **版本**: 免费版（v1.0.0 免费版，核心功能）

## 错误处理

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|:---:|:---:|:---:|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 |

## 输出格式
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "认知学习工具（免费版）处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "learn cog"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}
```